Lagos de dados de marketing: faça seu marketing se destacar

This post is also available in:

O valor do Data Lake Market deverá atingir US$ 24.308,0 milhões até 2025 devido à grande quantidade de dados gerados diariamente.

Os data lakes se tornaram uma solução de preço razoável para empresas que precisam armazenar uma grande quantidade de dados. Além disso, os data lakes provaram ser uma maneira rápida e fácil de manipular e analisar informações.

Os data lakes são uma parte essencial de todas as marcas orientadas por dados. Para aproveitar seus recursos, as marcas precisam entender o conceito e os benefícios dos data lakes.

O que é um data lake de marketing?

Um data lake de marketing é um depósito baseado em nuvem que fornece espaço para armazenar dados em sua forma bruta e natural. Ele coleta dados de várias fontes e contém informações geradas por pontos de contato com o cliente e atividades de marketing entre canais. Os data lakes também permitem que os serviços de análise para profissionais de marketing os ajudem a tomar melhores decisões de campanha, o que não é possível com as abordagens tradicionais.

Amazon Web Service (AWS), Cloudera Data Platform (CDP) e Google Cloud Storage (GCS) são algumas das soluções de nuvem mais populares devido à sua capacidade de armazenar uma grande quantidade de dados.

Os data lakes são uma parte essencial de toda estratégia de marketing orientada por dados que visa fornecer uma experiência personalizada ao cliente direcionada às suas necessidades. Por estarem equipados com uma grande quantidade de informações, esses repositórios ajudam os profissionais de marketing a entender as necessidades dos clientes e a tomar as medidas certas no melhor canal.

Diferença entre um “lago ” de dados e um “armazém” de dados?

Embora os data lakes ofereçam mais flexibilidade para armazenar dados fluidos e não processados, os data warehouses têm uma abordagem mais estruturada para o armazenamento de informações. Além dessas principais diferenças, data lakes e data warehouses diferem nos seguintes segmentos:

Estrutura de dados

A principal diferença entre data lakes e data warehouses é a estrutura de dados. O Data Lake opera soluções em nuvem para armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados sem limitações de tamanho ou formato. Com isso, você tem uma visão melhor da análise.

Ao contrário, os data warehouses armazenam informações processadas que posteriormente são organizadas em arquivos e pastas. Essa estrutura auxilia as empresas com melhores percepções de negócios.

Fonte: bmc

Finalidade

Um data lake define a finalidade das informações quando os dados são armazenados. Considerando que um data warehouse tem um propósito pré-definido para todas as informações antes de serem armazenadas. Isso significa que os data lakes são menos organizados do que seus equivalentes, armazenando todos os tipos de dados, mesmo sem uma finalidade específica. Por outro lado, os data warehouses oferecem uma visão abrangente das informações que facilitam a tomada de decisões.

Melhor para

Embora as marcas geralmente precisem dos dois tipos de dados, pode ser um desafio ler dados brutos e não processados. Portanto, as empresas que usam data lakes geralmente contratam um cientista de dados ou utilizam ferramentas especializadas para ler dados. Por outro lado, os data warehouses apresentam dados em planilhas, gráficos, tabelas e outras formas familiares, de modo que é fácil para quase todo mundo ler e entender os insights.

Por que precisamos de um data lake?

Estatísticas recentes mostram que a quantidade total de dados criados e consumidos aumentará 181% até 2025. Por isso, as marcas estão enfrentando uma necessidade crescente de armazenamento de dados que ofereça espaço suficiente sem prejudicar o orçamento.

Além de sua capacidade de armazenar uma grande quantidade de dados, os data lakes proporcionam um melhor gerenciamento de dados devido aos seus diversos recursos para organizar e localizar dados. Os usuários podem armazenar dados em buckets separados para canais individuais (Facebook Ads, LinkedIn Ads, etc.) e procurar arquivos individuais sem digitar SQL.

Além disso, esse tipo de solução é uma alternativa eficaz se os usuários quiserem manter os dados caso precisem, sem ocupar espaço em data warehouses.

Os data lakes são benéficos para agências de marketing que cooperam com vários clientes, pois podem criar um bucket individual para cada cliente e ter acesso de longo prazo aos dados obtidos. Além dos benefícios no gerenciamento de dados, devido à sua capacidade de armazenar centenas de terabytes, os data lakes são uma solução de baixo custo que oferece mais valor para o dinheiro investido.

Fonte: Forbes

Como utilizar data lakes para impulsionar sua estratégia de marketing?

Apesar do número crescente de ferramentas e tecnologias que as marcas usam para analisar os dados ao abordar novas estratégias, elas ainda carecem de métricas entre canais e de uma visão de 360 graus do cliente.

Deixar de analisar os dados leva a insights limitados sobre o interesse em produtos e serviços, à incapacidade de personalizar a interação com os clientes e à incapacidade de reagir em tempo real à atividade.

Por esse motivo, os profissionais de marketing precisam adotar abordagens diferentes e começar a analisar uma grande quantidade de dados para oferecer uma excelente experiência ao cliente. Para fazer isso com sucesso, as marcas precisam preparar os dados para torná-los legíveis para usuários não técnicos. Dessa forma, eles preparam o caminho para estratégias de marketing orientadas por dados.

Embora cada marca possa utilizar os data lakes de maneira diferente, essas são algumas das abordagens de data lake de marketing mais eficazes.

Utilizando autoatendimento flexível para profissionais de marketing

Equipar os profissionais de marketing com ferramentas de autoatendimento flexíveis para lidar com data lakes melhorará cada vez mais sua eficiência. As ferramentas de autoatendimento podem economizar o tempo gasto com assistência de TI e aumentar o desempenho e a capacidade dos profissionais de marketing de descobrir dados por conta própria.

Essas ferramentas permitem que os profissionais de marketing organizem e analisem os dados para fornecer melhores insights e análises.

Use data lakes para unir marketing, vendas e suporte

Recentemente, as formas tradicionais de separar a função de marketing, vendas e suporte estão começando a mudar. Principalmente por causa de sua tendência de criar inconsistência na experiência B2B e B2C.

À medida que os data lakes promovem colaborações, as marcas favorecem essa solução para unir equipes e permitir o acesso aos mesmos dados. Com isso, todas as unidades podem considerar diferentes pontos de vista antes de tomar a decisão final.

Adote a abordagem de big data para marketing

A popularidade das abordagens de big data está aumentando rapidamente, pois permite uma melhor visão da pesquisa de mercado . Analisar o big data de todos os formatos tornou-se vital para entender as necessidades e intenções dos clientes. Os profissionais de marketing precisam encontrar uma maneira de usar os insights de big data para alcançar os clientes por meio de vários canais. Eles fazem isso construindo sua estratégia em torno de e-mail, publicidade digital, marketing de conteúdo, SEO ou engajamento nas mídias sociais. Existem muitas ferramentas de teste e dados estruturados que você deve considerar para obter um melhor desempenho.

Pensamentos finais

Os data lakes são uma ferramenta poderosa que as marcas podem usar para obter uma visão melhor dos dados que coletam. Com a grande quantidade de dados, os data lakes facilitam o desenvolvimento estratégico dos negócios. Se usados corretamente, os data lakes podem ajudar as marcas a crescer e acompanhar as rápidas mudanças em um mundo orientado por dados.

Autor: Mitko Ivandjikov

Mitko Ivandjikov é especialista em divulgação profissional na Intercoolstudio, trabalhando com a equipe para aumentar a visibilidade e a base de clientes. Ele também é um ávido fã de esportes que passa seu tempo livre assistindo, lendo sobre ou jogando basquete. Você pode se conectar com ele no LinkedIn .